Для обучения моделей рекомендуется работать в докере. В предоставленном образе уже есть все необходимые пакеты.
Чтобы работать с GPU, нужен nvidia-docker.
- Установить nvidia-docker по инструкции
- Добавить себя в группу
docker
по инструкции. Запуск любых команд для докера не должен требоватьsudo
- Проверить, что докер работает без
sudo
:
docker run hello-world
- Сборка образа:
cd docker
./build.sh
- Запуск контейнера:
./run.sh
- Теперь, чтобы подключиться к контейнеру, выполнить:
docker attach pytorch-container
Этот репозиторий примонтируется в папку ~/ws
внутри контейнера.
Проверьте, что GPU доступна:
- Команда
nvidia-smi
должна показать видеокарту (или несколько, если есть). - В консоли
python3
выполните две строки:
import torch
print(torch.cuda.is_available())
Должно напечатать True
.